1.高数(高等数学)
数据结构需要较高的数学基础,尤其基础計算機科學等课程需要大量使用函数、偏微分和积分等高数知识。特别是分析复杂度时需要使用指数与对数等概念。
2.线性代數
线性代數掌握向量、矩阵的知识,在理解递归、排序算法 etc 时会大有用处。
3.程序設計基礎知識
掌握一门程序设计语言,如C++ 或者 Java,熟悉语法结构、数据类型、流程控制等。可以有效理解和编写数据结构相关程序。
4.計算機原理
了解计算机的内存组织形式、寻址模式、指令集等内容有利于更好理解数据结构的存储方式。特别是链表、树等数据结构的内存管理问题。
5.算法分析
掌握算法分析理论,包括渐近notation。有助于推导和评估不同数据结构的时间复杂度和空间复杂度。很有助于选择合适的数据结构实现算法。
6.汇编语言
学习汇编不仅能加深硬件结构的认识,还能提高对计算机运行机制的理解。有助于更好掌握数据结构在硬件层面的实现。
所以,数据结构所需要的基础课程主要在于数学基础、程序设计基础以及计算机原理。掌握好这些基础知识有助于更好理解和利用数据结构。
数据结构需要较高的数学基础,尤其基础計算機科學等课程需要大量使用函数、偏微分和积分等高数知识。特别是分析复杂度时需要使用指数与对数等概念。
2.线性代數
线性代數掌握向量、矩阵的知识,在理解递归、排序算法 etc 时会大有用处。
3.程序設計基礎知識
掌握一门程序设计语言,如C++ 或者 Java,熟悉语法结构、数据类型、流程控制等。可以有效理解和编写数据结构相关程序。
4.計算機原理
了解计算机的内存组织形式、寻址模式、指令集等内容有利于更好理解数据结构的存储方式。特别是链表、树等数据结构的内存管理问题。
5.算法分析
掌握算法分析理论,包括渐近notation。有助于推导和评估不同数据结构的时间复杂度和空间复杂度。很有助于选择合适的数据结构实现算法。
6.汇编语言
学习汇编不仅能加深硬件结构的认识,还能提高对计算机运行机制的理解。有助于更好掌握数据结构在硬件层面的实现。
所以,数据结构所需要的基础课程主要在于数学基础、程序设计基础以及计算机原理。掌握好这些基础知识有助于更好理解和利用数据结构。